본 교재는 경영/경제 및 사회과학 분야를 전공하는 학생들에게 유용한 내용을 중심으로 최대한 쉽게 배우고 편리하게 현실문제 해결에 활용할 수 있도록 개정되었습니다. 통계학의 중요한 역할 중 하나는 바람직한 의사결정을 위해 표본자료를 이용하여 우리가 알고자 하는 모집단에 대하여 추측하는 것입니다. 방대한 자료를 신속, 정확하게 정리 및 처리하여 개략적인 상황을 효과적으로 파악하기 위해서는 컴퓨터를 사용하여 표, 차트, 그래프 방법 등의 간편한 방법을 이용하게 됩니다. 또한 보다 전문적이고 엄밀한 상황 판단 및 의사결정이 요구되는 경우에는 (고급)확률 이론이 적용되는 고급 통계기법을 활용하기도 합니다. 본 개정판은 초급 이론에서부터 경영, 경제 및 사회과학에서 많이 요구되는 문제해결의 기법들을 쉽게 이해할 수 있도록 하는 데 역점을 두었습니다. 요즘 Excel은 폭넓게 사용되는 보편적인 소프트웨어가 되어, 학교와 직장에서 학습과 업무처리를 위해서 널리 사용하고 있습니다. 이러한 환경적인 변화와 저자들이 이 책을 교재로 강의하면서 얻게 된 경험과 이 책을 교재로 사용하신 여러 교수님들의 조언과 격려, 그리고 학생들의 요구사항을 반영하여 다음과 같은 점을 중심으로 수정 및 보완하였습니다. 첫째, 이해하기 쉽도록 일부 내용의 순서와 설명을 보정하고 사례를 보완하였습니다. 둘째, 최신 자료를 사용하여 최근 경영, 경제 환경에 적합한 학습이 되도록 하였습니다. 셋째, 다양한 연습문제를 풀어봄으로써 독자들의 실력이 효과적으로 향상될 수 있도록 적합한 연습문제를 추가하였습니다. 넷째, 본문에서 취급한 내용에 관한 예제를 Excel로 풀이하여 Excel을 활용한 문제 해결을 쉽게 익힐 수 있도록 하였습니다.

저자 : 이상석 현) 강남대학교 글로벌경영학부 교수 전) 강남대학교 경영대학장, 대학원장 플로리다주립대 JMI 연구교수 캘리포니아 주립대(Freson) Lyles Center 교환교수 한국기업경영학회 부회장 한국여성벤처협회 자문위원 용인시 출자·출연기관 운영심의위원 고려대학교 경영학 박사 저자 : 김신중 현) 대진대학교 경영학과 교수 전) 대진대학교 경영대학원장 고려대학교 경영학 박사 저자 : 윤민석 현) 전남대학교 전자상거래전공 교수 전) 전남대학교 문화사회과학대학장 한국정보전략학회장 한국경영정보시스템학회 등 다수학회 부회장 University of Pittsburgh 교환교수 日本名城大 초청교수 Carnegie Mellon University 국비 연수 KSPICE 선임심사위원 고려대학교 경영학 박사

Chapter 01 | 통계학의 개념 1.1 통계학의 개념 및 종류 1.2 통계처리의 의사결정과정 1.3 모집단과 표본 1.4 모집단과 표본의 대표값 1.5 엑셀(Excel) 활용 안내 Part 1? 기술통계학 Chapter 02 | 자료조사방법 2.1 조사설계 2.2 측정과 척도 2.3 표본추출방법 2.4 표본오차와 비표본오차 Chapter 03 | 자료정리와 요약 3.1 도수분포표 3.2 자료의 특성치 3.3 대표치 3.4 산포도 3.5 분포형태 3.6 엑셀에 의한 자료의 요약 Part 2? 확률론 Chapter 04 | 기초확률이론 4.1 표본공간과 사건 4.2 확률의 개념 4.3 확률의 계산 4.4 베이스의 정리 Chapter 05 | 확률변수와 확률분포 5.1 확률변수 5.2 이산확률분포 5.3 두 확률변수의 결합확률분포 5.4 이항분포 5.5 포아송분포 5.6 연속확률분포 5.7 균등분포 5.8 정규분포 Chapter 06 | 표본통계량의 분포 6.1 표본통계량의 분포 개념 6.2 표본평균의 분포 6.3 표본비율의 분포 6.4 t분포 6.5 표본분산의 분포 6.6 엑셀에 의한 표본통계량의 분포 Part 3? 추론통계학 Chapter 07 | 단일모집단 모수의 추론 7.1 추정과 신뢰구간의 이해 7.2 모수의 신뢰구간 7.3 가설검정의 이해 7.4 모수의 가설검정 7.5 표본의 크기 7.6 엑셀에 의한 추론 Chapter 08 | 두 모집단 모수 비교의 추론 8.1 두 모평균 비교의 추정과 가설검정 8.2 두 모비율 비교의 추정과 가설검정 8.3 두 모분산 비교의 추정과 가설검정 8.4 엑셀에 의한 추론 Part 4? 통계모형 Chapter 09 | 분산분석 9.1 일원분산분석 9.2 이원분산분석 9.3 엑셀에 의한 분산분석 Chapter 10 | 상관분석과 회귀분석 10.1 상관분석 10.2 단순회귀분석 10.3 다중회귀분석 Chapter 11 | 시계열분석 11.1 시계열예측의 의의 11.2 시계열예측방법 11.3 예측방법의 선택 Chapter 12 | 카이제곱검정의 활용 12.1 다항분포모형과 카이제곱분석 12.2 독립성검정 12.3 적합성검정